Idioma:

A data-driven selection of the number of clusters in the Dirichlet allocation model via Bayesian mixture modelling

Erlandson Ferreira Saraiva C. A. B Pereira; Adriano Kamimura Suzuki

Journal of Statistical Computation and Simulation Abingdon : Taylor & Francis v. 89, n. 15, p. 2848-2870, 2019

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação (PROD-2954292 ) e outros locais(Acessar)

Título:
A data-driven selection of the number of clusters in the Dirichlet allocation model via Bayesian mixture modelling
Autor: Erlandson Ferreira Saraiva
C. A. B Pereira; Adriano Kamimura Suzuki
Assuntos: CLUSTERS; ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); Mixture Model; Bayesian Approach; Gibbs Sampling; Metropolis–Hastings; Split-Merge Update; Kullback–Leibler Divergence
É parte de: Journal of Statistical Computation and Simulation Abingdon : Taylor & Francis v. 89, n. 15, p. 2848-2870, 2019
Notas: Disponível em: . Acesso em: 01 jul. 2019
Editor: Abingdon
Data de criação/publicação: 2019
Formato: p. 2848-2870.
Idioma: Inglês

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